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龙图腾网获悉江苏中工高端装备研究院有限公司申请的专利基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121267933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511793899.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统是由王冠博;张立勇;王长路;丁军;唐娟;王辉;毛峰;王晶;王冠中;刘宇;丁子芸设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统，涉及智能控制技术领域，系统包括：数据采集与结构化标记模块、耦合影响强度评估模块、偏差映射模型构建模块、神经网络训练模块、实时预测与轨迹修正模块和闭环控制执行模块，实时采集关节数据，构建并训练轻量化机器学习模型预测动态耦合引起的轨迹偏差，据此动态修正目标轨迹，并由底层控制器实现闭环在线补偿，从数据采集、预测到轨迹修正和底层控制执行的整个过程持续循环执行，从而实现对关节动态耦合效应的闭环在线补偿，旨在解决多关节机器人动态耦合导致的轨迹跟踪和动态响应精度问题。

本发明授权基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的机器人控制系统参数优化训练系统，其特征在于：系统包括：数据采集与结构化标记模块、耦合影响强度评估模块、偏差映射模型构建模块、神经网络训练模块、实时预测与轨迹修正模块和闭环控制执行模块； 数据采集与结构化标记模块，用于在机器人执行预设轨迹任务过程中，实时采集各关节的运动状态数据，所述运动状态数据包括关节角度、角速度、角加速度及驱动电流，并对相邻关节间的动态影响进行结构化标记； 耦合影响强度评估模块，用于基于机器人关节的耦合路径，对所述相邻关节的影响关系进行评估，筛选出关节耦合影响强度排序高于阈值的关节组合作为关键耦合路径，并对所述关键耦合路径建立补偿模型； 偏差映射模型构建模块，用于基于结构化标记数据，构建关节路径耦合影响的偏差映射模型，所述偏差映射模型以关节的角加速度与驱动电流作为输入特征，以所述关节在关节组中的另一关节在下一采样周期的实际位置与预设轨迹位置的偏差作为输出标签； 神经网络训练模块，用于采用神经网络对所述偏差映射模型进行训练； 实时预测与轨迹修正模块，用于对机器人关节的运动状态数据进行实时监测，将当前时刻第i关节的角加速度与驱动电流输入已训练的神经网络模型，预测关节在一个单位时间后的位置偏差，并基于预测值动态修正关节的目标轨迹； 闭环控制执行模块，用于将修正后的目标角度输入底层位置控制器，驱动机器人的关节执行优化后的运动指令，并持续循环执行数据采集至轨迹修正过程，实现闭环在线补偿； 所述耦合影响强度评估模块包括：关节对管理单元、预设偏差管理单元、偏差值评估单元和关键耦合筛选单元； 关节对管理单元，用于采集机器人第i关节在时刻t的运动状态参数，按照关节的耦合路径记录所述关节的运动状态参数，将相邻关节的运动状态参数组合成相邻关节数据对，所述运动状态参数包括：角加速度和驱动电流； 预设偏差管理单元，用于计算第i+1关节实际位置与预设轨迹位置之间的偏差δi+1； 偏差值评估单元，用于计算单位时间内，所述第i+1关节实际位置与预设轨迹位置之间的偏差Δδi+1，与单位时间内所述第i关节角加速度Δai的比值的绝对值，将所述绝对值记为所述第i关节和所述第i+1关节组成的节点对i，i+1的关节耦合影响强度评估指标，； 关键耦合筛选单元，用于获取所有相邻关节构成的节点对的关节耦合影响强度评估指标，按照数值由高到低进行排序，将前K%的节点对作为关键耦合路径，其中K∈0,100。

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